Highly Dispersible and Stable Carbon Nanotube Ink with Silicone Elastomer for Piezoresistive Sensing
Notice bibliographique
Résumé
An alternative conductive ink based on carbon nanotubes (CNTs) was developed using a platinum-catalyzed silicone elastomer and isopropyl alcohol (IPA). The inclusion of IPA in the conductive CNT ink facilitated the optimization of its mechanical strength, electrical conductivity, and viscosity. Compared to conventional silicone rubber-based conductive polymers that often solidify in a few hours at room temperature or with heating, this liquid composite of CNT particles and IPA exhibited a prolonged duration of up to several months in a hermetic environment, maintaining chemical stability even with the elastomer and its curing agent. The gradual evaporation of IPA initiates a well-known cross-linking process, leading to stretchability and electrical conductivity derived from the silicone elastomer and CNT particles, respectively. The relationship between the mechanical strength and electrical conductivity of the hardened conductive CNT ink was studied, which helped determine the optimized concentration of CNT particles in the conductive CNT ink. Subsequently, a piezoresistive sensor was designed, fabricated, and evaluated. The conductive CNT ink-based piezoresistive sensor showed high sensitivity and good repeatability with respect to a wide range of external forces. The effect of the concentration of CNT particles on the viscosity of the conductive CNT ink was also investigated, providing a better understanding of the entanglement of CNT particles within the silicone elastomer. A coating test using the conductive CNT ink with a paper cutting machine demonstrated its potential for adaptation to various printing techniques, including screen printing. The proposed conductive CNT ink, characterized by a simple chemical composition, facile fabrication process, use of non-toxic elements, high electrical conductivity, and stretchability, combined with an extended duration, has the potential to be applied for multiple purposes, such as various types of flexible and wearable electronics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».